{"id":3020,"date":"2023-01-19T15:11:14","date_gmt":"2023-01-19T15:11:14","guid":{"rendered":"https:\/\/rfidunion.com\/?p=3020"},"modified":"2023-02-27T02:50:38","modified_gmt":"2023-02-27T02:50:38","slug":"most-advanced-ai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/rfidunion.com\/fr\/information\/most-advanced-ai.html","title":{"rendered":"Des algorithmes de base \u00e0 l'IA la plus avanc\u00e9e"},"content":{"rendered":"

Croyez-le ou non, ce robot intelligent que vous voyez dans les films existe. Bien que cela ressemble \u00e0 de la science-fiction, les scientifiques travaillent depuis des ann\u00e9es pour d\u00e9velopper des intelligence artificielle<\/a> (IA). Et aujourd'hui, les choses sont tr\u00e8s prometteuses : L'IA devient une r\u00e9alit\u00e9 gr\u00e2ce aux algorithmes et aux techniques d'apprentissage automatique. Elle permet de diagnostiquer des maladies et de comprendre des images. Avant de parler de l'IA la plus avanc\u00e9e dont nous disposons aujourd'hui, voyons comment nous en sommes arriv\u00e9s l\u00e0.<\/p>\n\n\n\n

L'essor de l'apprentissage automatique<\/h2>\n\n\n\n

L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle. Le terme \"apprentissage automatique\" a \u00e9t\u00e9 invent\u00e9 en 1959, mais le concept remonte \u00e0 avant l'invention des ordinateurs, lorsque des scientifiques ont essay\u00e9 de construire des machines capables de prendre des d\u00e9cisions et d'effectuer des t\u00e2ches sans \u00eatre explicitement programm\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n

Les chercheurs travaillent sur l'apprentissage automatique depuis des d\u00e9cennies ; aujourd'hui, il s'agit de l'un des domaines les plus dynamiques de l'IA. Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent tirer des enseignements de leur exp\u00e9rience et am\u00e9liorer leurs performances au fil du temps sans qu'il soit n\u00e9cessaire que quelqu'un leur dise comment proc\u00e9der.<\/p>\n\n\n\n

Algorithmes d'apprentissage automatique qui fonctionnent comme des mod\u00e8les pr\u00e9dictifs<\/p>\n\n\n\n

Des entreprises comme Amazon, Netflix ou Google utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique pour pr\u00e9dire le comportement des utilisateurs sur la base de leurs actions pass\u00e9es (et ainsi fournir des recommandations). Ces algorithmes ont \u00e9galement permis de r\u00e9soudre des probl\u00e8mes complexes tels que la reconnaissance d'images, la traduction automatique ou le jeu.<\/p>\n\n\n\n

IA et robotique<\/h2>\n\n\n\n

IA et Robotique<\/a> sont deux choses diff\u00e9rentes. L'IA est l'intelligence d'un ordinateur, tandis que la robotique est l'utilisation d'ordinateurs pour construire des machines. L'IA fait r\u00e9f\u00e9rence aux syst\u00e8mes d'intelligence artificielle virtuels et physiques qui peuvent penser et agir comme des humains.<\/p>\n\n\n\n

Le robot est un automate contr\u00f4l\u00e9 par des capteurs, des instructions programm\u00e9es ou des dispositifs de commande \u00e0 distance, qui ex\u00e9cute automatiquement des t\u00e2ches ou des fonctions semblables \u00e0 celles de l'homme. L'id\u00e9e de cr\u00e9er des robots intelligents remonte \u00e0 la mythologie grecque (Atlas). Cependant, les tentatives modernes de construction ont commenc\u00e9 \u00e0 la fin des ann\u00e9es 1950 avec le financement du gouvernement am\u00e9ricain dans le cadre du \"Projet Cybersyn\" sous l'administration du pr\u00e9sident Nixon, en vue d'applications militaires telles que les syst\u00e8mes d'armes sans pilote.<\/p>\n\n\n\n

L'IA est devenue un sujet populaire dans les m\u00e9dias, avec de nombreux reportages sur la fa\u00e7on dont vous pouvez utiliser l'IA pour cr\u00e9er des robots plus intelligents que les humains. Bien que cela soit certainement possible, la plupart des technologies actuellement utilis\u00e9es pour les applications d'IA visent \u00e0 rendre les ordinateurs plus efficaces pour effectuer des t\u00e2ches plut\u00f4t que de cr\u00e9er quelque chose qui peut penser comme nous.<\/p>\n\n\n\n

L'essor de l'apprentissage en profondeur<\/h2>\n\n\n\n

L'apprentissage en profondeur est une forme d'apprentissage automatique, qui est la capacit\u00e9 des syst\u00e8mes informatiques \u00e0 apprendre sans \u00eatre explicitement programm\u00e9s. Son voyage a commenc\u00e9 dans les ann\u00e9es 1950 lorsque l'informaticien John McCarthy a publi\u00e9 un article sur la fa\u00e7on d'apprendre aux ordinateurs \u00e0 jouer aux \u00e9checs. En 1958, Arthur Samuel a cr\u00e9\u00e9 l'un des premiers programmes d'auto-apprentissage en combinant ses connaissances avec l'apprentissage par renforcement - o\u00f9 un algorithme apprend par essais et erreurs.<\/p>\n\n\n\n

En 1959, Marvin Minsky et Seymour Papert ont cr\u00e9\u00e9 leur laboratoire d'intelligence artificielle au MIT (Massachusetts Institute of Technology). Ils ont travaill\u00e9 sur deux projets : des bras robotiques contr\u00f4l\u00e9s par des r\u00e9seaux de neurones et des programmes con\u00e7us pour r\u00e9soudre des probl\u00e8mes en utilisant le raisonnement logique. Le laboratoire a produit de nombreux autres projets r\u00e9volutionnaires, dont Shakey, un robot mobile capable de penser par lui-m\u00eame en utilisant des techniques d'intelligence artificielle telles que la planification de trajectoire (d\u00e9cider o\u00f9 il doit se d\u00e9placer) et la reconnaissance d'objets (identifier les objets qui l'entourent). C'\u00e9tait un pas de plus vers la cr\u00e9ation de machines capables de voir comme des humains\u00a0!<\/p>\n\n\n\n

Progr\u00e8s dans le traitement du langage naturel<\/h2>\n\n\n\n

Le traitement du langage naturel (TLN) est la capacit\u00e9 d'une machine \u00e0 comprendre le langage humain, et c'est un sous-ensemble de l'IA. Le traitement avanc\u00e9 du langage naturel est obtenu gr\u00e2ce \u00e0 l'apprentissage profond, qui permet \u00e0 un ordinateur d'apprendre \u00e0 partir de donn\u00e9es et de prendre des d\u00e9cisions par lui-m\u00eame.<\/p>\n\n\n\n

L'apprentissage profond a fait progresser consid\u00e9rablement le domaine de la PNL depuis sa cr\u00e9ation en 2014 avec le programme AlphaGo de Google qui a battu Lee Sedol au Go, un ancien jeu de soci\u00e9t\u00e9 chinois. De nos jours, vous pouvez utiliser votre t\u00e9l\u00e9phone comme interpr\u00e8te en lui demandant de traduire des langues \u00e9trang\u00e8res ou d'envoyer des messages vocaux sur WhatsApp gr\u00e2ce \u00e0 la technologie de reconnaissance vocale.<\/p>\n\n\n\n

De plus, gr\u00e2ce au deep learning, nous avons des machines qui peuvent mieux pr\u00e9dire le temps que les m\u00e9t\u00e9orologues. Il aide les personnes aveugles \u00e0 revoir et facilite la lecture des documents de recherche pour les \u00e9tudiants dipl\u00f4m\u00e9s - toutes choses qui \u00e9taient autrefois consid\u00e9r\u00e9es comme irr\u00e9alisables sans intervention humaine\u00a0!<\/p>\n\n\n\n

Avanc\u00e9es en vision par ordinateur<\/h2>\n\n\n\n

Les progr\u00e8s dans le domaine de la vision par ordinateur ont \u00e9t\u00e9 consid\u00e9rables. La vision par ordinateur est la science et la technologie des machines qui voient. Elle est utilis\u00e9e en robotique, dans les voitures sans conducteur et dans de nombreuses autres applications. Bien que ce domaine existe depuis presque aussi longtemps que les ordinateurs, il n'a commenc\u00e9 \u00e0 faire de grandes vagues que r\u00e9cemment, gr\u00e2ce \u00e0 l'apprentissage profond et aux r\u00e9seaux neuronaux convolutifs (CNN).<\/p>\n\n\n\n

La premi\u00e8re perc\u00e9e a \u00e9t\u00e9 la mise au point des CNN par Yann LeCun en 1998 pour les t\u00e2ches de reconnaissance de l'\u00e9criture manuscrite. Ces r\u00e9seaux ont \u00e9t\u00e9 beaucoup plus efficaces que les m\u00e9thodes pr\u00e9c\u00e9dentes pour identifier les chiffres manuscrits. Parce qu'ils pouvaient mieux g\u00e9n\u00e9raliser qu'en regardant un seul exemple sp\u00e9cifique \u00e0 la fois, ils apprenaient \u00e0 quoi tout ressemblait en se basant sur les exemples pr\u00e9c\u00e9dents qu'ils avaient vus - m\u00eame si ces images n'\u00e9taient pas exactement les m\u00eames ! Cela a donn\u00e9 l'espoir que les ordinateurs pourraient \u00eatre form\u00e9s en utilisant des principes similaires \u00e0 ceux utilis\u00e9s par les humains pour apprendre de nouvelles choses : par l'exp\u00e9rience au fil du temps avec de nombreux exemples diff\u00e9rents plut\u00f4t que par la m\u00e9morisation par c\u0153ur \u00e0 partir d'une seule source.<\/p>\n\n\n\n

Avanc\u00e9es dans les mod\u00e8les g\u00e9n\u00e9ratifs<\/h2>\n\n\n\n

Les mod\u00e8les g\u00e9n\u00e9ratifs sont des algorithmes d'apprentissage automatique qui se concentrent sur la cr\u00e9ation de nouvelles donn\u00e9es \u00e0 partir de donn\u00e9es existantes. L'un des types de mod\u00e8les g\u00e9n\u00e9ratifs les plus simples, vous pouvez l'utiliser pour cr\u00e9er de nouvelles images, de nouveaux sons ou m\u00eame du texte. Par exemple, si vous souhaitez cr\u00e9er une image qui ressemble \u00e0 la photo de quelqu'un d'autre mais qui n'en est pas une copie (par exemple, si vous souhaitez g\u00e9n\u00e9rer une image qui ressemble \u00e0 une peinture), vous pouvez utiliser un mod\u00e8le g\u00e9n\u00e9ratif. Vous pouvez alors utiliser un mod\u00e8le g\u00e9n\u00e9ratif pour l'entra\u00eener sur des images g\u00e9n\u00e9r\u00e9es de mani\u00e8re al\u00e9atoire, puis utiliser ces informations pour g\u00e9n\u00e9rer des images plus r\u00e9alistes.<\/p>\n\n\n\n

Il en va de m\u00eame pour la g\u00e9n\u00e9ration d'autres types de m\u00e9dias\u00a0: si vous voulez votre chanson sans que quelqu'un d'autre ne l'enregistre en premier (ou sans lui payer de royalties\u00a0!). Ensuite, tout ce que vous avez \u00e0 faire est de former votre propre syst\u00e8me d'IA sur des chansons existantes afin qu'il sache comment elles sonnent lorsqu'elles sont jou\u00e9es ensemble et individuellement, puis le tour est jou\u00e9\u00a0! Vous avez maintenant une m\u00e9lodie originale compos\u00e9e par l'intelligence artificielle \u00e0 la place.<\/p>\n\n\n\n

L'impact de l'IA la plus avanc\u00e9e<\/h2>\n\n\n
\n
\"Ces
Ces IA les plus avanc\u00e9es peuvent affecter nos vies de plusieurs fa\u00e7ons<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n

L'impact de ces IA les plus avanc\u00e9es se fait d\u00e9j\u00e0 sentir dans de nombreux secteurs. L'IA nous facilite la vie en automatisant des t\u00e2ches et des processus, mais elle change aussi notre fa\u00e7on de vivre et de travailler. Prenons quelques exemples :<\/p>\n\n\n\n

  • Les voitures autonomes font l'objet d'une attention particuli\u00e8re depuis un certain temps, mais saviez-vous qu'elles sont d\u00e9j\u00e0 disponibles ? Waymo, la soci\u00e9t\u00e9 de Google, exploite actuellement des taxis autonomes en Arizona. Imaginez que vous puissiez lire ou regarder la t\u00e9l\u00e9vision tout en vous rendant au travail !<\/li>
  • Les diagnostics m\u00e9dicaux sont \u00e9galement en hausse gr\u00e2ce aux algorithmes d'apprentissage automatique qui peuvent pr\u00e9dire les maladies en fonction de vos sympt\u00f4mes et de vos donn\u00e9es g\u00e9n\u00e9tiques. Cela pourrait signifier une d\u00e9tection plus pr\u00e9coce du cancer et d'autres maladies, sauvant des vies dans le monde entier.<\/li>
  • La reconnaissance vocale s'est consid\u00e9rablement am\u00e9lior\u00e9e au cours des dix derni\u00e8res ann\u00e9es gr\u00e2ce aux progr\u00e8s des mod\u00e8les d'apprentissage profond (deep learning), tels que les r\u00e9seaux neuronaux, utilis\u00e9s par Google Assistant (et Siri). Le rythme auquel cette technologie s'am\u00e9liore est peut-\u00eatre m\u00eame plus rapide que celui de la reconnaissance d'images !<\/li>
  • Les chatbots sont un autre exemple de l'IA en action. Ils ont permis aux entreprises d'atteindre leurs clients plus facilement et plus efficacement via des applications de messagerie comme Facebook Messenger et WhatsApp. Nous assistons \u00e9galement \u00e0 la mont\u00e9e en puissance des assistants personnels bas\u00e9s sur les chatbots, tels qu'Alexa (Amazon Echo), Siri (Apple HomePod) et Google Assistant.<\/li><\/ul>\n\n\n\n

    Ce ne sont l\u00e0 que quelques exemples de la mani\u00e8re dont l'IA a am\u00e9lior\u00e9 nos vies au cours de la derni\u00e8re d\u00e9cennie. Comme vous pouvez le constater, elle am\u00e9liore d\u00e9j\u00e0 les choses et aide les gens \u00e0 \u00e9conomiser du temps, de l'argent et des efforts.<\/p>\n\n\n\n

    Les d\u00e9fis de l'IA<\/h2>\n\n\n\n

    L'IA n'est pas une panac\u00e9e. Il y a eu des avanc\u00e9es passionnantes dans l'IA, mais de s\u00e9rieux d\u00e9fis doivent \u00e9galement \u00eatre relev\u00e9s. L'IA n'est pas parfaite et peut \u00eatre utilis\u00e9e pour le bien ou le mal.<\/p>\n\n\n\n

    L'IA peut \u00eatre biais\u00e9e : Nous avons vu comment les syst\u00e8mes d'IA ont appris les pr\u00e9jug\u00e9s racistes de leurs cr\u00e9ateurs humains, et les services de police utilisent ces m\u00eames syst\u00e8mes pour pr\u00e9dire qui commettra des crimes \u00e0 l'avenir. Supposons qu'un syst\u00e8me soit programm\u00e9 avec un ensemble de valeurs (comme celles associ\u00e9es au racisme). Dans ce cas, il pourrait nous entra\u00eener sur une voie tr\u00e8s dangereuse en cr\u00e9ant une soci\u00e9t\u00e9 autoritaire o\u00f9 les personnes qui ne correspondent pas \u00e0 cette vision \u00e9troite du monde sont marginalis\u00e9es et victimes de discriminations fond\u00e9es sur leur race ou leur appartenance ethnique per\u00e7ue.<\/p>\n\n\n\n

    L'IA peut \u00eatre pirat\u00e9e\u00a0: comme tout autre programme informatique, quelqu'un pourrait essayer de pirater votre syst\u00e8me d'IA pour lui faire faire quelque chose d'involontaire, comme se faire passer pour vous\u00a0! Imaginez si quelqu'un pouvait pirater l'un de vos assistants et convaincre quiconque l'a appel\u00e9 au t\u00e9l\u00e9phone. Ils parlaient directement avec vous au lieu d'un simple employ\u00e9 du centre d'appels d'un fournisseur de services tiers (vous ne savez que trop bien \u00e0 quel point cette exp\u00e9rience serait ennuyeuse\u00a0!).<\/p>\n\n\n\n

    L'avenir de l'IA<\/h2>\n\n\n\n

    L'IA n'en est qu'\u00e0 ses d\u00e9buts, mais elle a d\u00e9j\u00e0 un impact sur nos vies. \u00c0 mesure que nous continuons \u00e0 d\u00e9velopper de nouvelles techniques de construction de l'IA et \u00e0 les int\u00e9grer dans davantage de domaines de notre vie, nous pouvons nous attendre \u00e0 voir encore plus de fa\u00e7ons dont la technologie changera notre fa\u00e7on de vivre et de travailler.<\/p>\n\n\n\n

    \u00c0 l'avenir, l'IA pourrait devenir de plus en plus importante dans la vie personnelle et professionnelle. Par exemple:<\/p>\n\n\n\n

    • Vous pourriez utiliser vos lunettes intelligentes pour consulter un menu de restaurant ou une brochure de voyage pendant que vous d\u00e9jeunez avec un ami, sans qu'il ait besoin de l'imprimer au pr\u00e9alable pour pouvoir le lire (ou s'il ne veut pas de ses copies papier).<\/li>
    • Votre voiture pourrait se conduire toute seule sur les autoroutes aux heures de pointe afin que tout le monde se d\u00e9place le plus efficacement possible dans la circulation.<\/li>
    • Votre r\u00e9frig\u00e9rateur peut commander des produits d'\u00e9picerie pour vous avant de manquer de produits frais lorsque les courses ne sont pas pratiques.<\/li><\/ul>\n\n\n\n

      Conclusion<\/h2>\n\n\n\n

      Vous vous demandez peut-\u00eatre si les syst\u00e8mes d'IA les plus avanc\u00e9s atteindront une v\u00e9ritable intelligence. Bien qu'il s'agisse encore d'une question ouverte, il semble bien que les chercheurs aient fait de grands progr\u00e8s ces derni\u00e8res ann\u00e9es. <\/p>\n\n\n\n

      La r\u00e9volution de l'IA est loin d'\u00eatre termin\u00e9e. Si l'IA a fait des progr\u00e8s impressionnants, il reste encore beaucoup \u00e0 faire si nous voulons que ces syst\u00e8mes \u00e9galent v\u00e9ritablement l'esprit humain. Cette r\u00e9volution ne fait que commencer, et il reste \u00e0 voir jusqu'o\u00f9 ce domaine ira. Mais une chose semble d'ores et d\u00e9j\u00e0 certaine : nous sommes \u00e0 l'aube d'un avenir domin\u00e9 par l'IA, et vous ne voulez pas rester \u00e0 la tra\u00eene.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

      Croyez-le ou non, le robot intelligent que vous voyez dans les films existe bel et bien. Bien que cela ressemble \u00e0 de la science-fiction, les scientifiques travaillent depuis des ann\u00e9es \u00e0 la mise au point d'une intelligence artificielle (IA) avanc\u00e9e. Et aujourd'hui, les choses semblent tr\u00e8s prometteuses : L'IA devient une r\u00e9alit\u00e9 gr\u00e2ce aux algorithmes et aux techniques d'apprentissage automatique. Elle permet de diagnostiquer des maladies [...]<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":3075,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_seopress_robots_primary_cat":"none"},"categories":[48,68,59,71,43],"tags":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/rfidunion.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3020"}],"collection":[{"href":"https:\/\/rfidunion.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/rfidunion.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/rfidunion.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/rfidunion.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=3020"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/rfidunion.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3020\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/rfidunion.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/3075"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/rfidunion.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=3020"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/rfidunion.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=3020"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/rfidunion.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=3020"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}